TL:DR:従来のキーワード検索量は、ChatGPTのようなAIのおかげで時代遅れになりつつある。人々はキーワードだけでなく、会話のプロンプトを使い、AIは検索ジャーニーの多くを処理する。キーワードの最適化は忘れ、AIの理解と推奨に影響を与えることに集中しよう。プロンプト・ドリブン・ビジビリティ」（プロンプトに関連するAIのレスポンスに貴社の製品／サービスが表示される頻度）を追跡する。そのためには、（今のところは）手作業によるトラッキングと、特定のユースケースや複合的なユーザーの意図に対応する、コンテクストが豊富なコンテンツへのシフトが必要である。未来はキーワード数ではなく、AIが適切な文脈の中で記憶し、推奨するソリューションになることだ。
LLM需要と新しいSEOの時代へようこそ
ChatGPT、Perplexity、Claudeのような大規模言語モデル（LLM）の台頭です。技術者として、ビジネスリーダーとして、私たちは注意を払わなければなりません。そしてそれは、検索エンジン最適化（SEO）の古いルールがすぐに歴史になりつつあることを意味する。
何年もの間、「検索ボリューム」は聖杯のような指標だった。月に何人が「Xキーワード」を検索しているのか？それがコンテンツ戦略、広告費、そして市場の需要を決定づけた。しかし、私はあなたに言いたい：私たちが知っているように、検索ボリュームは死んだ。今、検索ボリュームだけに頼るのは、間違った世紀の地図でナビゲートするようなものだ。
検索ボリューム」はなぜ失敗するのか
ChatGPTのようなツールをどのように使うか考えてみてください。あなたは、"最高のCRM "とタイプするだけではありません。あなたは、"強力なプロジェクト管理の統合を必要とし、莫大な費用がかからない小さな技術コンサルタント会社にとって良い CRM は何ですか？" と尋ねるかもしれません。
この違いが分かるだろうか？
- クエリ vs. プロンプト：従来の検索ボリュームは、個別のキーワードのクエリを追跡する。LLMは、ニュアンスに富み、文脈的で、しばしば多面的な会話のプロンプトで動作します。
- AIミドルマン：誰かがGoogleを使うとき、彼らは結果をふるいにかける。LLMを使うとき、AIは情報を合成し、選択肢を比較し、多くの場合、直接的な回答や推奨を提供する。LLMは従来の「検索ジャーニー」の90%を行っており、そのジャーニーはAhrefsやSemrushのような現在のSEOツールではほとんど見えない。
- AIに最適化する: もはや、人間の検索者に対して順位をつけようとしているだけではありません。AIの推論エンジンによって理解され、処理され、想起されるために、あなたのコンテンツとブランド・プレゼンスが必要なのです。あなたの情報は、モデルのロジックに適合し、生成された応答や比較の中で自然に表面化する必要があります。
新しい北極星の紹介プロンプト・ドリブン・ビジビリティ
検索ボリュームがアウトなら、何がインなのか？私たちは、プロンプト・ドリブン・ビジビリティについて考え始める必要がある。
キーワードXの月間検索回数が3,200回」ということにこだわるのは忘れよう。今重要なのは
- 私たちの製品やサービスは、どのようなユーザーのpromptに対して言及されるのでしょうか？
- どのような具体的な問題や使用例が、AIに私たちを推薦させるのでしょうか？
- どのカテゴリーにおいて、我々は一貫して有効な選択肢として浮上しているのだろうか？
- 具体的にどのAIモデル（ChatGPT、Perplexity、Claudeなど）が有機的に当社ブランドに言及しているか？
これが、AIファーストの世界における需要の真の尺度である。生の検索数ではなく、AIの会話コンテクストの中での関連性と想起なのだ。
追跡不可能なものを追跡する（今のところ）
悪いニュースは？標準的なSEOダッシュボードはまだこのために作られていない。キーワードを追跡するのであって、AIのレスポンス内の会話の文脈を追跡するのではないのだ。
良いニュースは？これを手動で追跡し始めることができる。努力は必要ですが、洞察は非常に貴重です。ここでは、マーキュリーでの取り組みを紹介します：
- 「LLM Visibility Tracker」を作成する：シンプルなスプレッドシート（Google Sheetsでも大丈夫です！）が出発点です。
- プロンプトを記録する: LLMの回答であなたの製品やサービス、あるいは競合他社が言及されているのを見かけたら、そのきっかけとなった正確なプロンプトを記録してください。
- Track across Models:異なるLLM（ChatGPT-4、Claude 3、Perplexityなど）間で関連するプロンプトをテストする。
- キャプチャの詳細：言及の位置/優位性、使用された特定のフレーズ、日付をメモし、参考のためにスクリーンショットを取得します。
これは自動化されてはいないが（まだだ！）、ますます重要になる実際の知名度を理解するための基礎となる。
LLM需要の解体：キーワードを超えて
LLMの需要は孤立したキーワードではなく、トピック×ユースケース×コンテキストの組み合わせです。
最高の動画ホスティング」というキーワードをターゲットにするのではなく、そのニーズが発生するコンテキストを理解する必要があります。たとえば
- コース作成者はこう尋ねるかもしれません：「オンラインコースのビデオをホストするための、安全でプライベートなVimeoの代替は何ですか？
- SaaS企業は、「教育プラットフォームと簡単に統合できる、安全な動画ストリーミング・ソリューションを推薦してください」と尋ねるかもしれません。
需要は、このような具体的で文脈的なシナリオの中で生きている。あなたのコンテンツは、これらの微妙なニーズに直接対応する必要があります。
AIに影響を与える：3つの層
この新しい環境で効果的に勝利するためには、3つの重要な層にわたってLLMの需要に影響を与える必要がある：
- プロンプト・レイヤー：潜在顧客がAIに助けを求めるときに使う言葉を理解する。彼らはどのような問題を解決しようとしているのか？どんな比較を求めているのか？
- レスポンスレイヤー：AIが生成する回答、比較、推奨の中で、貴社のブランド／製品が明示的に言及されることを目指します。
- ソースレイヤー:AIが引き出す基本的な情報（記事、フォーラム、文書、レビュー）が、関連する文脈であなたのブランドについてポジティブかつ正確に言及していることを確認する。
支配力とは、この3つすべてにおいて存在感を示し、影響力を持つことを意味する。
LLM SEO時代の戦略
これらの層に実際にどのような影響を与えるのか？
- ユースケースコンテンツの作成: 特定の問題やユースケースに対応する詳細なコンテンツ（ブログ記事、ケーススタディ、チュートリアル）を作成し、なぜあなたのソリューションが適合するのかという強い文脈を提供する。
- ブランド引用を獲得する：評判の良いフォーラム（RedditやStack Overflowなど）、技術文書、質の高いレビューサイト、業界のディスカッションなどで、あなたのブランドについて言及されるようにしましょう。LLMはこれらのソースからインデックスを作成し、学びます。
- 複合的な意図を解決する：1つのコンテンツで、複数ステップのユーザージャーニーや複雑な質問に対応するコンテンツを開発する。推奨ツールを組み込んだ「ハウツーガイド」を考えてみましょう。
- 実用性を優先する：LLMは役に立つように設計されていることを忘れないでください。LLMは多くの場合、ブランドの権威性よりも、ユーザーの問題を直接解決する実用的で有益な情報を優先します。コンテンツは驚くほど有用なものにしましょう。
金を見つけるプロンプト・ファースト・マーケット・リサーチ
出世したい？積極的に実戦的なプロンプトを探し始めよう：
- コミュニティを監視する：関連するサブレディット、Slackチャンネル、Discordサーバー、フォーラムを閲覧し、ターゲットオーディエンスが自分たちの課題について議論している。彼らが使っている正確な言葉に注意しましょう。
- テストプロンプト:これらの実世界のプロンプトをChatGPTやClaudeなどに差し込み、どのソリューション（あなたの、そして競合の）が表示されるかを見てみましょう。
- リバースエンジニア：なぜ特定の製品が推奨されるのかを分析する。どのようなコンテンツを公開しているのか？どこで引用されているのか？これがあなたのロードマップです。
ビッグシフトコンテクストこそ王
移行を単純化しよう：
- Google SEO:需要は主にキーワードに宿る。
- LLM SEO:需要は主に文脈の中で生きている。
コンテキスト（特定の使用例、ユーザーの基本的な目標、行われている比較）は、毎月の検索ボリュームのレポートにはきれいに表示されません。それはAIによって言及され、理解され、記憶される。
これに対応するには、コンテンツ、知名度、成功の測定方法についての考え方を根本的に変える必要がある。確かに挑戦的ではあるが、非常にエキサイティングなことでもある。この変化を受け入れ、LLMの需要に効果的に影響を与えることを学ぶ企業が、明日のリーダーとなるだろう。
一緒に検索の未来を受け入れよう。
